ПРЕДИСЛОВИЕ

Эта книга написана с целью снабдить инженеров, исследователей и студентов, занимающихся проблемами анализа данных и обработки информации, исчерпывающим, упорядоченным и современным руководством, излагающим основные принципы и практические методы анализа и распознавания образов, а также синтеза соответствующих систем.

Первые попытки изучения возможностей автоматизации процесса распознавания образов относятся к началу 50-х годов, когда цифровые вычислительные машины постепенно стали общедоступным средством обработки информации. Часть этих первоначальных работ в области распознавания образов была посвящена разработке программ автоматического принятия решений и созданию специализированной аппаратуры, предназначенной для автоматического «чтения» образов типа печатных буквенно-цифровых знаков. В конце 50-х годов Розенблатт предложил перцептронный алгоритм, который представлял собой одну из первых моделей процессов запоминания и организации информации, реализуемых мозгом. В этот период ведущие подходы к решению задач распознавания были основаны на идеях теории статистических решений и пороговой логики. Исследования в области синтеза систем распознавания набирали темп на протяжении 60-х годов по мере того, как расширялось использование вычислительных машин и становилась очевидной потребность в более быстрой и эффективной связи человека с ЭВМ. Для того чтобы при решении некоторых типов задач распознавания зрительных образов можно было пользоваться результатами теории машинных языков и соответствующими возможностями обработки информации, был предложен синтаксический подход как дополнение к аналитическим методам.

Основные концепции теории распознавания приобретают все большее признание в качестве фактора, существенного для построения современных информационных систем, реализованных на основе вычислительных машин. Интерес к этому направлению продолжает быстро расти — соответствующие задачи являются объектами междисциплинарных исследований, проводимых в рамках столь различных областей, как техника, вычислительная математика и кибернетика, теория информации, статистика,

физика, химия, лингвистика, психология, биология, физиология и медицина. В каждой из них основное внимание уделяется какому-то конкретному аспекту задачи распознавания — от моделирования физиологических процессов до развития аналитических методов автоматического принятия решений. Колоссальный материал, связанный с теорией распознавания образов и ее приложениями, рассеян по всевозможным техническим журналам, трудам конференций, монографиям, излагающим результаты последних исследований, и отдельным учебникам, трактующим лишь некоторые частные подходы к решению задач распознавания. Поэтому не так уж просто, особенно новичку в этой дисциплине, расположенной на «стыке» других областей, усвоить широкий спектр принципов, лежащих в ее основе. При написании данного руководства мы попытались собрать в его рамках основные аналитические методы и фундаментальные принципы, изложив их в определенной логической последовательности и с единых позиций. В результате получилась книга, которую можно использовать и как учебник, и как справочник. Для тех, кто собирается изучать предмет, она позволяет последовательно ознакомиться с основными теориями и важнейшими методами. Для инженеров и исследователей — это удобный источник систематически организованного справочного материала.

Предполагается, что читатель обладает соответствующей подготовкой в области программирования, статистики, теории матриц и математического анализа. При изложении материала основное внимание уделяется получению фундаментальных результатов, опирающихся на основные концепции теории. В текст включен разбор многочисленных примеров, а в конце каждой главы приводятся упражнения, имеющие самый различный характер и сложность. Часть этих задач предназначена для того, чтобы читатель в процессе их решения мог лучше уяснить отдельные обсуждавшиеся положения, другие служат дополнением или продолжением материала основного текста.

Настоящая книга основана непосредственно на конспектах лекционных курсов, прочитанных авторами в Университете штата Флорида и Университете штата Теннесси. Первый вариант этих конспектов появился в 1962 г., когда читался трехмесячный курс в Северо-западном университете; позднее тот же материал был прочитан в Университете штата Огайо. Различные варианты этого курса были «опробованы» на студентах, специализирующихся в области вычислительной математики и кибернетики и электротехники, что позволило тщательно отобрать материал. Советы и критика, высказанные студентами на лекциях, привели к существенному изменению исходной рукописи.

Мы выражаем признательность целому ряду лиц, непосредственно или косвенно содействовавших подготовке книги.

В частности, мы хотели бы поблагодарить профессоров У. X. Чжэня, Дж. М. Гуджа, Дж. Ф. Пирса, М. Дж. Томасона, К. К. Ли, К. С. Фу, д-ра Р. К. Крайтера, д-ра П. X. Суэйна, К- У. Суонгера, д-ра Нила Вальда и Г. К. Геррана. Мы хотели бы также поблагодарить Мэри Бэрден, Грейс Серл, Дебру Дил-лингхам, весь секретарский состав Университета штата Флорида и Университета штата Теннесси за перепечатку многочисленных вариантов рукописи. Кроме того, мы выражаем свою признательность за финансирование наших исследований в области обработки информации и распознавания образов Управлению научно-исследовательских работ ВМС США, Научно-исследовательскому управлению сухопутных войск США, Национальному управлению по аэронавтике и исследованию космического пространства США, Окриджской национальной лаборатории и Национальному научному фонду США.

Джулиус Т. Ту Рафаэл К. Гонсалес